Effect Size Analysis
Kiwango cha p kinaweza kufikia umuhimu na athari ndogo ikiwa sampuli ni kubwa vya kutosha, hata hivyo matokeo yanaweza kuwa hayana maana ya vitendo. Ukubwa wa athari hutatua hili kwa kueleza ukubwa wa tofauti au uhusiano katika kitengo cha kawaida — kupotoka kwa kiwango, sehemu za utofauti ulioelezewa, au uwezekano wa ubora. Cohen's d inakuambia ni upotokaji mangapi wa kiwango kati ya maana mbili za kikundi; eta-squared na omega-squared zinakuambia ni sehemu gani ya utofauti jumla ambayo sababu inaeleza; r inafupisha nguvu ya uhusiano wa pande mbili. Viashirio hivi vyote hufanya kazi kwa kujitegemea kutoka kwa N, na kuviwezesha kuwa muhimu kwa upangaji wa nguvu na meta-uchanganuzi.
Soma mbinu kamili
Ingia kwa akaunti ya bure ili kusoma sehemu hii.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Vyanzo
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832
- Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: a practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4, 863. DOI: 10.3389/fpsyg.2013.00863 ↗
Jinsi ya kunukuu ukurasa huu
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/sw/statistics/effect-size-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Upimaji wa t wa sampuli huruTakwimu↔ compare
- Uchanganuzi wa Faulo wa Njia MojaTakwimu↔ compare
- Uchambuzi wa NguvuTakwimu↔ compare
- Uchambuzi wa ROC (Receiver Operating Characteristic)Takwimu↔ compare
Imerejelewa na
Umeona tatizo kwenye ukurasa huu? Ripoti au pendekeza marekebisho →